memcached学习——分布式算法(Consistant hash + 虚拟节点)(三)
1.取余算法

优点:数据分布均匀
缺点:当服务器动态的添加、删除节点或者某台server down掉,会导致命中率超大幅度下降,甚至导致服务不可用
2.Consistant Hash算法:一致性哈希算法
表现为一个封闭的圆环,圆环上的点分别代表0~2^32。各个memcached节点根据hash算法,分别占据圆环上的一个点,当某key进行存储操作,会针对key进行hash操作,hash后也是圆环上的一个点,那么这个key将被存储在顺时针方向的第一个节点上。

如上图:分配不均的节点,此时key将会被存储到节点C上。
此时,我们新增节点D,如下图。受影响的部分只有节点A~节点D中间的部分,这边分数据不会再映射到节点B上,而是映射到新增节点D上。减掉一个节点同理,只影响顺时针后面一个节点。

优点:动态的增删节点,服务器down机,影响的只是顺时针的下一个节点
缺点:当服务器进行hash后值较为接近会导致在圆环上分布不均匀,进而导致key的分布、服务器的压力不均匀。若中间某一权重较大的serverdown机,命中率下降明显
3.Consistant Hash算法 + 虚拟节点

引入虚拟节点的思想,解决一致性hash算法分布不均导致负载不均的问题。一个真实节点对应若干个虚拟节点,当key被映射到虚拟节点上时,则被认为映射到虚拟节点所对应的真实节点上。
优点:引入虚拟节点的思想,每个物理节点对应圆环上若干个虚拟节点(比如200~300个),当keyhash到虚拟节点,就会存储到实际的物理节点上,有效的实现了负载均衡
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